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并行化图像处理 读取图像后，将RecordInput它们作为张量传递给图像处理管道。为了使图像处理流水线更容易解释，假设输入流水线的目标是8个GPU，批量为256（每个GPU32个）。
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data_sets.validation5000个图像和标签，用于迭代验证训练精度。data_sets.test10000个图像和标签，用于最终测试的训练精度。
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这些方法中的每一个都接受张量作为输入，并将变换后的张量作为输出返回。这样可以很容易地将一个图层连接到另一个图层：只需从一个图层创建方法获取输出并将其作为输入提供给另一个图层。
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tf.estimator快速入门 TensorFlow的高级机器学习API（tf.estimator）可以轻松配置，训练和评估各种机器学习模型。
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TensorFlow广泛和深度学习教程 在之前的TensorFlow线性模型教程中，我们使用人口普查收入数据集训练了一个逻辑回归模型来预测个人年收入超过5万美元的概率。
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训练模型 现在我们已经定义了我们的模型和训练损失函数，使用TensorFlow进行训练非常简单。由于TensorFlow知道整个计算图，因此它可以使用自动微分来查找相对于每个变量的损失梯度。
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训练集和测试集都包含图像及其相应的标签;例如训练图像mnist.train.images和训练标签mnist.train.labels。 每个图像是28像素×28像素。
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复制训练 一种称为“数据并行性”的通用训练配置涉及多个任务，在不同的小批量数据上一个worker工作训练相同的模型，更新ps作业中一个或多个任务中托管的共享参数。所有任务通常运行在不同的机器上。
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语言建模 在本教程中，我们将展示如何在语言建模的具有挑战性的任务上训练递归神经网络。问题的目标是拟合概率模型，将概率赋予句子。它通过预测文本中的下一个单词给出以前单词的历史记录来实现。
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batch_size16<=batch_size<=512 让我们想象一下，在操练步骤（T）我们观察上面的第一次训练的情况下，其目的是预测the的quick。
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TensorBoard:VisualizingLearning 您将使用TensorFlow进行的计算（如训练大量深度神经网络）可能会很复杂且令人困惑。
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